Moderne Versicherungslösungen schnell und flexibel in der Public Cloud umsetzen

Die Versicherung der Zukunft

Autor: Cyrill Rüttimann

Voller Enthusiasmus tritt Manuela aus dem Konferenzraum. Sie ist Lösungsarchitektin in einer Sachversicherung und hat soeben erfahren, wie die Arbeit der Versicherungsberater durch moderne Versicherungslösungen effizienter und interessanter werden soll. Die IT soll dabei eine tragende Rolle spielen. Manuela ist sehr glücklich, denn sie hat ein paar Tage zuvor Reto, den Versicherungsberater, beim Mittagessen getroffen. Sie hat von ihm erfahren, wie unglücklich er mit der aktuellen Situation ist. Nun ist sie enthusiastisch, dass sie die Situation von Reto aktiv beeinflussen kann und freut sich auf das kommende Projekt.

Was sind moderne Versicherungslösungen? Wir verstehen darunter die Anpassung der Dienstleistungen eines Versicherers auf den gesellschaftlichen Wandel. Im ersten Blog der Serie «Versicherung der Zukunft» haben wir anhand des Versicherungsberaters Reto aufgezeigt, wie sich der gesellschaftliche Wandel sowohl auf die Arbeit des Versicherungsberaters als auch auf die Erwartungshaltung der Kunden auswirkt.

Manuela trommelt ihr Team zusammen, um Ideen für die Herausforderungen des kommenden Projekts zu sammeln. Sie erklärt dem Team, dass Lösungen für die folgenden Herausforderungen gesucht sind:

  • Flexible Skalierung der IT-Plattform, um Peaks verarbeiten zu können, ohne dass IT-Ressourcen ganzjährig vorgehalten werden müssen.
  • Omnichannel-Kommunikation mit dem Kunden, ohne den Kontext beim Wechseln zu verlieren.
  • Mehr Flexibilität und Unterstützung der Versicherungsberater durch die IT.
  • Mehr aus den vorhandenen Daten zu machen. Sowohl der Versicherungsberater als auch der Kunde soll davon profitieren.
  • Verfügbarkeit der Kundenschnittstellen rund um die Uhr.
  • Produkte-Teams sollen flexibel und schnell Anforderungen umsetzen können ohne grosse Abhängigkeiten.

Am Ende der Session hat das Team eine Lösungsskizze erstellt, wie sie die fachlichen Herausforderungen adressieren wollen (Abbildung 1). Schnell wird dem Team klar, dass die technischen Anforderungen grosses Know-how und ein einwandfreies Zusammenspiel in verschiedenen Disziplinen erfordert.

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Abbildung 1: Eine moderne Lösung basiert darauf, dass alle Daten maschinell verarbeitbar sind. Das ist die Grundlage für die Unterstützung durch digitale Helfer.

Die Fertigungstiefe als Herausforderung - die Public Cloud als Retter?

Eine Lösung wie in Abbildung 1 abgebildet zu erstellen, erfordert Wissen in unzähligen Technologien. Und das in der nötigen technischen Tiefe, sodass die Lösung für den Kunden stimmt und das liefert, was erwartet wird. Für ein typisches Produkte-Team ist es fast ein Ding der Unmöglichkeit, so viele Technologien gleichzeitig zu beherrschen, zu orchestrieren und dennoch in der verlangten Geschwindigkeit zu liefern.

Manuelas Team kommt zum Schluss, dass Services aus der Public Cloud zu prüfen sind. Diese Services abstrahieren die Komplexität und ermöglichen es, schnell und flexibel Lösungen umzusetzen. Die Fertigungstiefe wird so verringert. Das reduziert wiederum die kognitive Belastung des Teams, sodass es sich auf die Fachlösung konzentrieren kann und sich nicht in den Herausforderungen der Technik verliert.

Sofort konsumierbare Services aus der Public Cloud senken die Time to Market

Das Team um Manuela hat basierend auf der Lösungsskizze (Abbildung 1) auch erste Public Cloud Services identifiziert. Ein einfach erweiterbarer und integrierbarer Service (durch APIs) namens AWS Connect ermöglichte es dem Team, innerhalb eines Tages eine Demo für die Fachvertreter umzusetzen. In der Demo kann Manuela aufzeigen, wie ein Telefonanruf durch einen intelligenten Bot oder durch den Versicherungsberater entgegengenommen werden kann und durch einen hinterlegten Prozess geführt wird. Die vom Kunden angegebenen Daten werden zudem gleich digitalisiert und in einer Datenbank strukturiert abgespeichert. Diese Daten stehen für die nahtlose Verarbeitung (Offertprozess, Vorschläge für Versicherungsberater durch Machine Learning) bereit.

Reto der Versicherungsberater fragt Manuela, ob nach dem Gespräch eine angepasste Offerte direkt dem Kunden durch AWS Connect verschickt werden kann. Diese wiederholende Tätigkeit frisst enorm viel Zeit für Reto. Manuela zeigt stolz auf, dass aufgrund der strukturierten und digitalisierten Daten aus dem Gespräch der Wunsch von Reto in Erfüllung gehen wird. Und wie sieht es mit der Identifizierung des Kunden aus? Reto will Manuela herausfordern. Doch Manuela hat eine Antwort bereit: Die Identifikation des Kunden kann durch die Stimme oder einem vorgelagerten Bot erfolgen. Reto könne sich voll auf die Beratung konzentrieren.

Flexible Preismodelle der Public Cloud entschärfen das Vorhalten teurer Ressourcen

Ralf, der Betriebsleiter, spricht Manuela auf die Kosten an. Diese Cloud Services seien doch viel teurer, als dieselbe Dienstleistung intern zu erbringen. Manuela bestätigt, dass dies grundsätzlich stimmt. Jedoch werden mit der aktuellen On-Premises Lösung die Lizenzen und Rechenpower vorgehalten, die für die Bewältigung der Spitzenlast nötig sind. Durch die flexible Nutzung der Cloud-Services hebt sich der Kostennachteil mehr als auf. Unter dem Strich rechnet Manuela mit weniger Kosten bei gleichzeitig grösserer Flexibilität und besserer Time to Market - was heute höher zu gewichten ist als die reinen Kosten.

Manuela führt weiter aus, dass man sogar einen Schritt weiter gehen wird und bei der Integration Serverless Technologien einsetzt. So könne man Integrationen, die nur wenige Male pro Tag genutzt werden, kostengünstiger anbieten. Anstatt eine Integrationsstrecke in einem Microservice ständig laufen zu lassen, werde man nur die einzelnen, wenigen Aufrufe zahlen. Der intelligente Mix macht es aus, fügt Manuela an. Das ganze Team habe sich ausserdem in Financial Operations (FinOps) schlau gemacht und werde die Möglichkeiten der Cloud intelligent zum Vorteil der Firma nutzen können. Besonders hinsichtlich der Kosten und dem daraus resultierenden Nutzen.

Die intelligente Orchestration der Services bringt den Mehrwert

Matthias der CTO klatscht in die Hände und sagt zu Manuela und dem ganzen Team, dass ihn die Demo begeistert hat. Er will aber auch wissen, wie es weitergeht und ob sie zukünftig nur einen Service nutzen werden.  Manuela erläutert, dass AWS Connect lediglich den Kern der Lösung darstellt. Bereits in der Demo wurden weitere Services integriert. Aber es werden weitere dazukommen. Manuela nimmt ein Flip-Chart hervor und zeigt der Audienz eine mögliche Architektur basierend auf AWS Services (Abbildung 2). Nachfolgend werden die Services der Architektur kurz beschrieben:

  • Amazon Connect ist die Basis für die Lösung. Mit AWS Connect steht ein moderner Service für die Omnichannel-Kommunikation bereit. Dank dem API First Ansatz lässt sich die Lösung auch einfach in eine bestehende Infrastruktur einbetten.
  • Amazon Lex ist der Konversationsframework von AWS. Auch bekannt als Grundlage für Alexa. Mittels Lex kann die maschinelle Konversation mit dem Kunden abgebildet werden.
  • Amazon Transcribe übersetzt Sprache in Text. Das ist die Grundlage, damit die Antworten des Kunden maschinell verarbeitet werden können.
  • Amazon Polly übersetzt Text in Sprache. Damit können dynamisch generierte Sätze in Textform in natürliche Sprache übersetzt werden. Wird von Lex verwendet, um dem Kunden entsprechende Antworten im Beratungsprozess zu geben.
  • Amazon Lambda setzt das Serverless-Konzept um. Lambda-Funktionen werden vom intelligenten Bot während des Gesprächs des Versicherungsberaters Reto mit dem Kunden ausgelöst. Sobald die Offerte erstellt wurde, wird diese von einer weiteren Funktion im Beratungsportal eingespiesen, sodass Reto diese an den von Kunden gewünschten Kanal weiterleiten kann.
  • Amazon Step Functions bietet die entsprechenden Workflow-Funktionen an, um auch komplexe Workflows, die über die Möglichkeiten von AWS Connect hinausgehen, abzubilden.
  • Amazon API Gateway sichert die von AWS Connect exponierten API-Schnittstellen ab und stellt diese in ihrer On-Premises (z.B. Kernsystem) Umgebung zur Verfügung.
  • Amazon SageMaker wertet Daten mittels maschinellem Lernen aus und bereitet Vorschläge (z.B. zusätzliche Versicherung) für den Versicherungsberater oder das Kundenportal auf.
  • Amazon DynamoDB speichert dokumentbasierte Daten effizient ab. Es bildet die Grundlage für die weitere Verarbeitung der Daten.
  • Amazon Kinesis ist die Lösung um streambasierte Daten wie Telefongespräche verarbeiten zu können.
  • Amazon API Gateway sichert den Zugriff auf die Lösung ab und stellt sicher, dass nur berechtigte Personen Zugriff auf die APIs erhalten.

Der CTO bedankt sich bei Manuela und dem Team. Er sei begeistert vom Umstand, wie pragmatisch und weitsichtig das Team um Manuela nach der Demo gleich noch eine Lösungsskizze präsentiert hat. Da wird noch einiges auf sie zukommen bei der Umsetzung, das sei klar. Aber noch nie hätte er nach einer Demo eine so greifbare Lösung gesehen. Er bittet Manuela und das Team, einen Umsetzungsplan auszuarbeiten - er sei von der Lösung überzeugt!

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Abbildung 2: Mögliche Architektur, um AWS Connect in eine bestehende Lösung mit Kundenportal und einer Versicherungsberater Workbench zu integrieren.

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